在PHP内核中,其中一个很重要的数据结构就是HashTable.我们常用的数组,在内核中就是用HashTable来实现.那么,PHP的HashTable是怎么实现的呢?最近在看HashTable的数据结构,但是算法书籍里面没有具体的实现算法,刚好最近也在阅读PHP的源码,于是参考PHP的HashTable的实现,自己实现了一个简易版的HashTable,总结了一些心得,下面给大家分享一下. 笔者github上有一个简易版的HashTable的实现:HashTable实现 另外,我在github有…

参考资料 <算法(java)>                           — — Robert Sedgewick, Kevin Wayne <数据结构>                                  — — 严蔚敏   为什么要使用哈希表 查找和插入是查找表的两项基本操作,对于单纯使用链表,数组,或二叉树实现的查找表来说,这两项操作在时间消耗上仍显得比较昂贵. 以查找为例:在数组实现的查找表中,需要用二分等查找方式进行一系列的比较后,才能找到给定的键…

在产品环境中,往往存在着大量的表连接情景,不管是inner join.outer join.cross join和full join(逻辑连接符号),在内部都会转化为物理连接(Physical Join),SQL Server共有三种物理连接:Nested Loop(嵌套循环),Merge Join(合并连接)和Hash Join(哈希连接).这三个物理连接的处理方式不同,分别应用在不同的场景中. 在同一时刻,表连接只能是两表(或者是数据集,也就是表的一部分)之间的连接,通常按照表处于Join操…

要想知道一个元素是否在数组或链表中,只能从前向后挨个对比,无论是数组还是链表,其对数据的查询表现都比较无力.在的二叉排序树中,还会将数据排序以进行二分查找,将时间复杂度从O(n)降低到O(lg n). 出现这个问题的根源在于,我们没有办法直接根据一个元素找到它存储的位置. 那有没有办法消除这个对比的过程呢?哈希表就是解决查询问题的一种方案. 什么是哈希表与Hash函数 通俗来讲,哈希表就是通过关键字来获取数据的一种数据结构,它通过把关键字映射为表中的位置来获取元素,这种映射主要是使用Hash函数…

目录 概述 哈希函数 冲突解决 初始化 结构体 字面量 运行时 操作 访问 写入 扩容 删除 总结 在上一节中我们介绍了 数组和切片的实现原理,这一节会介绍 Golang 中的另一个集合元素 - 哈希,也就是 Map 的实现原理:哈希表是除了数组之外,最常见的数据结构,几乎所有的语言都会有数组和哈希表这两种集合元素,有的语言将数组实现成列表,有的语言将哈希表称作结构体或者字典,但是它们其实就是两种设计集合元素的思路,数组用于表示一个元素的序列,而哈希表示的是键值对之间映射关系,只是不同语言的叫法…

转自互联网整理. 优化之路高级进阶——表的设计及优化 优化①:创建规范化表,消除数据冗余 数据库范式是确保数据库结构合理,满足各种查询需要.避免数据库操作异常的数据库设计方式.满足范式要求的表,称为规范化表,范式产生于20世纪70年代初,一般表设计满足前三范式就可以,在这里简单介绍一下前三范式. 通俗的给大家解释一下(可能不是最科学.最准确的理解) 第一范式:属性(字段)的原子性约束,要求属性具有原子性,不可再分割: 第二范式:记录的惟一性约束,要求记录有惟一标识,每条记录需要有一个属性来做为实…

C++ STL中,哈希表对应的容器是 unordered_map(since C++ 11).根据 C++ 11 标准的推荐,用 unordered_map 代替 hash_map. 与Map的区别 STL中,map 对应的数据结构是 红黑树.红黑树是一种近似于平衡的二叉查找树,里面的数据是有序的.在红黑树上做查找操作的时间复杂度为 O(logN).而 unordered_map 对应 哈希表,哈希表的特点就是查找效率高,时间复杂度为常数级别 O(1), 而额外空间复杂度则要高出许多.所以对于需…

优化目标减少 IO 次数IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段.降低 CPU 计算除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算).当我们的 IO 优化做到一定阶段之后…

MySQL 性能优化系列之一 单表预处理 背景介绍 我们经常在写多表关联的SQL时,会想到 left jion(左关联),right jion(右关联),inner jion(内关联)等. 但是,当表中数据量过大时,如果没有写好查询条件或者查询条件书写的先后顺序不同,可能会有明显的性能差别. 近期,有个同事遇到一个SQL查询比较慢的问题:tableA,tableB,tableC三张表联合查询的SQL,查询用时将近50s. 原因分析 1.分别确认3张表的数据量 tableA:3千万+ 条记录: t…

原文:MySQL性能优化(五):分表 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/81084182 分享一个朋友的人工智能教程(请以"右键"->"在新标签页中打开连接"的方式访问).比较通俗易懂,风趣幽默,感兴趣的朋友可以去看看. 一:为什么要分表? 如果一个表的每条记录的内容很大,那么就需要更多的…